Estamos a investir milhões para ganhar segundos na análise e continuamos a perder semanas na decisão. Talvez este seja um dos maiores paradoxos da transformação empresarial atual.
Nunca tivemos tanta informação disponível. Temos sistemas em tempo real, dashboards, analytics, automação e, agora, Inteligência Artificial capaz de analisar grandes volumes de informação, identificar padrões e produzir recomendações a uma velocidade que seria difícil imaginar há poucos anos. Seria natural pensar que, por isso, as organizações estão também a decidir cada vez mais depressa. Nem sempre estão.
Ao longo de mais de 19 anos em projetos de transformação empresarial, em diferentes geografias, culturas e organizações, encontrei repetidamente a mesma situação: equipas competentes, tecnologia disponível, problema identificado, alternativas conhecidas e, ainda assim, semanas perdidas à espera de uma decisão. O padrão repetia-se: mais uma reunião, mais uma validação, mais um nível de aprovação, mais uma apresentação e, inevitavelmente, mais uma semana. O problema já não era descobrir a resposta. Era conseguir avançar.
Quando uma empresa toma uma decisão errada, o impacto é relativamente fácil de identificar. Um investimento que não produziu o retorno esperado, uma escolha tecnológica inadequada ou um projeto que seguiu pelo caminho errado acabam por aparecer nos resultados. Muito menos visível é o custo de não decidir.
Enquanto uma decisão está parada, as pessoas continuam alocadas, os projetos continuam a consumir recursos, as oportunidades ficam em suspenso e as equipas começam a perder ritmo. Mais importante ainda, o contexto continua a mudar. O problema que existia quando a discussão começou pode já não ser exatamente o mesmo quando finalmente chega a aprovação.
É por isso que acredito que as organizações deveriam prestar muito mais atenção a uma variável que raramente medimos: o tempo entre saber e agir.
Podemos chamar-lhe decision latency. Quanto tempo demora uma organização desde o momento em que dispõe de informação suficiente para decidir até ao momento em que essa decisão é efetivamente tomada e transformada em ação? Horas? Dias? Semanas? Em muitas empresas, talvez a resposta fosse desconfortável.
A IA vai tornar o problema mais visível
Durante anos, uma parte significativa da transformação digital concentrou-se em fazer a informação circular mais depressa. Integrámos sistemas, construímos plataformas de dados, criámos dashboards, automatizámos processos e investimos em analytics. Agora estamos a acrescentar Inteligência Artificial a essa equação.
O resultado será uma enorme redução do tempo necessário para transformar dados em informação útil. Análises que demoravam dias poderão ser realizadas em minutos. Cenários poderão ser simulados quase instantaneamente e recomendações poderão chegar cada vez mais cedo. Mas existe um problema: a IA pode acelerar a informação sem acelerar a organização.
Imagine-se uma empresa que reduz de três dias para três minutos o tempo necessário para analisar determinado problema. É um enorme avanço tecnológico. Mas se a recomendação continuar a precisar de duas semanas para percorrer reuniões, validações e aprovações, quanto valor foi realmente criado? Não basta ter uma empresa em real time se a organização continua a decidir em batch.
Quanto maior for a diferença entre a velocidade da tecnologia e a velocidade da organização, mais evidente ficará onde está o verdadeiro bloqueio. E talvez o próximo grande bottleneck das empresas não esteja nos sistemas. Talvez esteja no próprio desenho da organização.
Isto não significa que todos os processos de validação sejam burocracia desnecessária. Existem decisões que exigem controlo, análise de risco, compliance e diferentes níveis de aprovação. Ser rápido não significa ser imprudente.
O problema começa quando todas as decisões são tratadas como se tivessem o mesmo nível de risco. Quando pequenas escolhas percorrem estruturas desenhadas para grandes decisões. Quando ninguém sabe exatamente quem tem autoridade para decidir. Ou quando várias pessoas conseguem bloquear uma decisão, mas não está claro quem pode efetivamente tomá-la.
Existe ainda outra questão. Durante muito tempo assumimos que mais informação produziria necessariamente melhores decisões. Até certo ponto, produz. Mas chega um momento em que informação adicional deixa de reduzir significativamente a incerteza e começa apenas a adiar a escolha. Pedimos mais um relatório, mais um cenário, mais uma variável, mais uma reunião. Procuramos uma certeza que provavelmente nunca chegará.
A Inteligência Artificial poderá até intensificar este fenómeno. Se conseguirmos gerar dezenas de análises, previsões e cenários quase instantaneamente, será muito fácil pedir sempre mais uma análise antes de avançar. Por isso, saber quando existe informação suficiente para decidir poderá tornar-se tão importante como ter capacidade para produzir essa informação. A tecnologia pode reduzir a incerteza. Não pode eliminar o risco de decidir.
Do time-to-market ao time-to-decision
As empresas habituaram-se a medir praticamente tudo. Medimos produtividade, disponibilidade dos sistemas, satisfação dos clientes, custos, margens, qualidade, incidentes e time-to-market. No entanto, quantas organizações analisam sistematicamente quanto tempo demoram a tomar uma decisão? Talvez esteja na altura de começar.
Não para transformar todas as decisões numa corrida contra o relógio, mas para perceber onde a organização está a perder velocidade sem criar valor adicional. Quantos níveis de aprovação existem? Quantas decisões regressam para nova análise? Onde estão os principais pontos de espera? Quem tem efetivamente autoridade para decidir? E quanto desse processo reduz verdadeiramente o risco?
O time-to-decision poderá tornar-se tão relevante como o time-to-market. Afinal, chegar rapidamente ao mercado começa muito antes de chegar ao mercado. Começa na velocidade com que uma organização consegue escolher um caminho e mobilizar-se em torno dele. E esta questão tornar-se-á ainda mais relevante à medida que a Inteligência Artificial se democratizar.
Durante algum tempo, ter acesso às melhores ferramentas de IA será uma vantagem competitiva. Mas a tecnologia tende a tornar-se acessível. Empresas concorrentes poderão utilizar os mesmos modelos, analisar mercados semelhantes e chegar a conclusões muito próximas.
Imagine-se duas empresas perante a mesma oportunidade. Ambas a identificam, ambas têm dados, ambas utilizam IA e ambas recebem uma recomendação semelhante. Uma decide na sexta-feira e começa a executar na segunda. A outra agenda uma reunião para discutir o tema na semana seguinte.
A diferença já não está na inteligência disponível. Está no que acontece depois dela. Quando todos tiverem acesso à inteligência, a vantagem estará na velocidade com que conseguem transformá-la em ação.
A distância entre saber e fazer
A Inteligência Artificial vai tornar muitas organizações mais informadas. Isso parece praticamente inevitável. Torná-las mais rápidas será outra história.
Essa transformação exige rever processos, responsabilidades, níveis de decisão, modelos de governance e a forma como o risco é gerido. Exige também reconhecer algo que muitas vezes esquecemos: não decidir também é uma decisão. E quase nunca é gratuita.
Durante décadas, a informação foi um recurso relativamente escasso. Construímos sistemas inteiros para a recolher, organizar, interpretar e distribuir. A Inteligência Artificial está a alterar profundamente essa realidade. Estamos a entrar numa era em que a capacidade de analisar informação será cada vez mais abundante.
Talvez, por isso, a verdadeira escassez esteja a mudar de lugar. Na próxima década, as organizações que mais se destacarão poderão não ser necessariamente aquelas que tiverem mais tecnologia, mais dados ou os modelos de Inteligência Artificial mais sofisticados. Serão aquelas que conseguirem reduzir a distância entre informação, decisão e execução.
Porque uma oportunidade identificada mas não aproveitada continua a ser uma oportunidade perdida. E uma decisão certa tomada depois de o contexto ter mudado pode já não ser uma decisão certa. O futuro não pertencerá necessariamente às empresas que sabem mais. Pertencerá às que demorarem menos tempo entre saber e fazer.
